Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Analyze food photos or text for calories, macros, vitamins, minerals, and allergens.
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
TASTYAPI_KEY비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.
필요한 것
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"nutrients": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"nutrients-mcp"
],
"env": {
"TASTYAPI_KEY": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add nutrients --env TASTYAPI_KEY=your-value -- npx -y nutrients-mcp실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"nutrients": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"nutrients-mcp"
],
"env": {
"TASTYAPI_KEY": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"nutrients": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"nutrients-mcp"
],
"env": {
"TASTYAPI_KEY": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 ericblair1903 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
입력해야 할 값: TASTYAPI_KEY
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.0.3)은 3개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Kanal Varna — drains, leaks & plumbing (Varna, BG)
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
Drain unblocking, leak detection & plumbing in Varna, Bulgaria: services, prices, areas, contact
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
Give your AI assistant the ability to analyze food images and look up nutrition data for any food — calories, macros, vitamins, minerals, allergens, and dietary flags in under 1 second — powered by TastyAPI. Much faster and more accurate than Gemini and GPT-4 Vision (4-10 seconds).
claude mcp add nutrients -- npx -y nutrients-mcp
Then set your API key in the server's environment config:
TASTYAPI_KEY=YOUR_API_KEY
Add to ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "nutrients": { "command": "npx", "args": ["-y", "nutrients-mcp"], "env": { "TASTYAPI_KEY": "YOUR_API_KEY" } } } }
Add to your mcp.json:
{
"mcpServers": { "nutrients": { "command": "npx", "args": ["-y", "nutrients-mcp"], "env": { "TASTYAPI_KEY": "YOUR_API_KEY" } } } }
analyze_food_imageFetches a food image from a public URL and returns a full nutritional breakdown.
| Parameter | Type | Required | Description |
|---|---|---|---|
image_url | string | yes | Public URL of a food image to analyze |
Example prompt:
"What are the macros in this meal? https://example.com/pasta.jpg"
Example output:
{
"food_name": "Pasta Bolognese", "calories": 520, "macros": { "protein_g": 24, "carbohydrates_g": 68, "fat_g": 16, "fiber_g": 4 }, "vitamins": { "vitamin_c_mg": 8, "vitamin_b12_mcg": 1.4 }, "minerals": { "iron_mg": 3.2, "calcium_mg": 60 }, "allergens": ["gluten", "dairy"], "dietary": { "vegan": false, "vegetarian": false, "gluten_free": false } }
analyze_foodReturns a full nutritional breakdown for a food item by name or description. No image required.
| Parameter | Type | Required | Description |
|---|---|---|---|
food_name | string | yes | Name or description of the food (e.g. "oatmeal with banana, 1 cup") |
Example prompt:
"How many calories are in a large avocado?"
Example output:
{
"food_name": "Large Avocado", "calories": 322, "macros": { "protein_g": 4, "carbohydrates_g": 17, "fat_g": 29, "fiber_g": 13 }, "vitamins": { "vitamin_k_mcg": 42, "folate_mcg": 163 }, "minerals": { "potassium_mg": 975, "magnesium_mg": 58 }, "allergens": [], "dietary": { "vegan": true, "vegetarian": true, "gluten_free": true } }
See tastyapi.com/pricing for full details.
MIT — © EB Tech LLC